827.最大人工岛
思路一：深度优先遍历
- 1.深度优先遍历，求出所有岛屿的面积，并且把每个岛屿记上不同标记
- 2.使用 unordered_map 使用键值对，标记：面积，记录岛屿面积
- 3.遍历所有海面，然后进行一次广度优先遍历 ，使用 unordered_set 记录访问情况，同时通过 unordered_map 去连接相邻岛屿，更新最大面积情况
cpp
class Solution {
private:
int count;
int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, -1, 0, 0, -1}; // 四个方向
void dfs(vector<vector<int>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y, int mark) {
if (visited[x][y] || grid[x][y] == 0) return; // 终止条件：访问过的节点 或者 遇到海水
visited[x][y] = true; // 标记访问过
grid[x][y] = mark; // 给陆地标记新标签
count++;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int nextx = x + dir[i][0];
int nexty = y + dir[i][1];
if (nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty < 0 || nexty >= grid[0].size()) continue; // 越界了，直接跳过
dfs(grid, visited, nextx, nexty, mark);
}
}
public:
int largestIsland(vector<vector<int>>& grid) {
int n = grid.size(), m = grid[0].size();
vector<vector<bool>> visited = vector<vector<bool>>(n, vector<bool>(m, false)); // 标记访问过的点
unordered_map<int ,int> gridNum;
int mark = 2; // 记录每个岛屿的编号
bool isAllGrid = true; // 标记是否整个地图都是陆地
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (grid[i][j] == 0) isAllGrid = false;
if (!visited[i][j] && grid[i][j] == 1) {
count = 0;
dfs(grid, visited, i, j, mark); // 将与其链接的陆地都标记上 true
gridNum[mark] = count; // 记录每一个岛屿的面积
mark++; // 记录下一个岛屿编号
}
}
}
if (isAllGrid) return n * m; // 如果都是陆地，返回全面积
// 以下逻辑是根据添加陆地的位置，计算周边岛屿面积之和
int result = 0; // 记录最后结果
unordered_set<int> visitedGrid; // 标记访问过的岛屿
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
int count = 1; // 记录连接之后的岛屿数量
visitedGrid.clear(); // 每次使用时，清空
if (grid[i][j] == 0) {
for (int k = 0; k < 4; k++) {
int neari = i + dir[k][1]; // 计算相邻坐标
int nearj = j + dir[k][0];
if (neari < 0 || neari >= grid.size() || nearj < 0 || nearj >= grid[0].size()) continue;
if (visitedGrid.count(grid[neari][nearj])) continue; // 添加过的岛屿不要重复添加
// 把相邻四面的岛屿数量加起来
count += gridNum[grid[neari][nearj]];
visitedGrid.insert(grid[neari][nearj]); // 标记该岛屿已经添加过
}
}
result = max(result, count);
}
}
return result;
}
};127.单词接龙
分析：
- 1.使用 unordered_set加快查询速度
- 2.使用 unordered_map记录查询的次数
- 3.使用队列去进行广度优先遍历
思路一：广度优先遍历
- 1.通过对 beginword 每一个单词的替换，寻找 set 中是否存在，存在即可以直接修改到达；
- 2.并且进行修改的次数记录，通过广度优先遍历，每次找出所有能到达的结果，只要找到 endword，必然是最短路径
cpp
class Solution {
public:
int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList) {
int n=wordList.size();
unordered_set<string>set(wordList.begin(),wordList.end());//加快查找速度
if(set.find(endWord)==set.end()) return 0;//判断是否能找到
unordered_map<string,int>map;
queue<string>que;
que.push(beginWord);
map[beginWord]=1;
while(!que.empty()){
string mid=que.front();
que.pop();
int path=map[mid];//找到当前走的步数
for(int i=0;i<mid.size();i++){//对每一个字符进行判断
string newmid=mid;
for(int j=0;j<26;j++){//对每一个字符进行修改
newmid[i]=j+'a';
if(newmid==endWord) return path+1;//到达结果字符时
//在字典中存在这个新修改的单词时，还没有记录步数时
if(set.find(newmid)!=set.end() && map.find(newmid)==map.end()){
map[newmid]=path+1;//记录步数
que.push(newmid);//放入下一次广度优先遍历
}
}
}
}
return 0;
}
};841.钥匙和房间
分析：
- 1.使用 unordered_set 记录访问过的房间
- 2.使用 queue 进行广度优先遍历
思路一：广度优先遍历
- 从第 0 个房间开始遍历，获取钥匙放入 que ，然后记录遍历过的房间，将遍历过房间弹出队列
cpp
class Solution {
public:
bool canVisitAllRooms(vector<vector<int>>& rooms) {
int n=rooms.size();
queue<int>que;
unordered_set<int>set;
que.push(0);
while(!que.empty()){//广度优先遍历
int keY=que.front();
que.pop();
if(set.find(keY)!=set.end()) continue;//遍历过的房间不再遍历
for(int i=0;i<rooms[keY].size();i++) que.push(rooms[keY][i]);//遍历当前房间内的所有钥匙
set.insert(keY);//记录遍历过的房间
}
return set.size()==n;
}
};